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在诺和诺德（Novo Nordisk）这家生物制药公司，DS岗位不仅是数字的游戏，更是改变人类健康的钥匙。从胰岛素到创新疗法，该公司用数据驱动研发、优化生产，让每一份药物都承载着希望与未来，对生物制药领域感兴趣的同学一定要看！
公司介绍
Novo Nordisk（诺和诺德）成立于1923年，总部位于丹麦哥本哈根，是全球领先的生物制药公司，专注于糖尿病治疗、肥胖症、罕见血液疾病和激素紊乱等慢性疾病领域。作为全球最大的胰岛素制造商，其产品覆盖全球170多个国家，拥有约5.9万名员工。
Novo Nordisk以"驱动改变，战胜糖尿病和其他严重慢性疾病"为使命，长期深耕医药研发与创新。2022年，公司研发投入占比高达25%，并凭借GLP-1类药物（如Ozempic和Wegovy）在糖尿病和肥胖症领域取得突破性进展，市值一度突破5000亿美元，成为欧洲市值最高的企业之一。
与许多"快节奏"的科技公司不同，Novo Nordisk注重可持续发展与社会责任，连续多年入选道琼斯可持续发展指数（DJSI），并承诺实现"零环境足迹"目标。
岗位介绍
诺和诺德的数据科学团队依托于公司整体战略布局，主要分布于三个核心领域，各部门在推动公司技术创新与商业决策中发挥着关键作用：
1. 研发建模与数据科学部门 (R&D Modelling and Data Scientists)
该部门主要致力于医药研发过程中复杂问题的建模和数据分析。团队构成包括：
• 建模科学家：专注于分子和蛋白质建模，通过精准模拟提升药物的稳定性；
• 数据科学家：以物理学或计算机科学背景为主，运用复杂机器学习算法解析大数据，推动创新研发；
• 数据工程师：负责维护和优化研发过程中所需的计算基础设施，保障数据处理的高效与稳定。
核心项目涵盖利用机器学习和深度学习技术自动化人工认知任务、开发数据科学工具以分析生物和化学数据、处理高通量分析数据和图像，以及加速活性药物成分（API）与药物产品（DP）的设计。技术要求方面，候选人必须具备Python/R的高级编程能力，拥有计算生命科学、物理学或计算机科学博士学位者更受青睐。
2. 商业分析创新部门 (Commercial Advanced Analytics & Innovation)
该部门隶属于Finance, Insights & Enterprise Solutions架构，主要聚焦于利用数据驱动商业决策。其核心职责包括：
• 开发高级数据分析解决方案，为公司的商业决策提供数据支撑；
• 运用统计与机器学习方法，对内部外部商业数据进行深入分析；
• 优化促销投资策略，涵盖营销组合、测试控制及促销定位；
• 建立预测模型，评估营销效果，助力提升市场竞争力。
数据来源既包括内部系统（如Veeva、ICM等），也涉及外部数据平台（例如IQVIA旗下的Xponent Plantrak、LAAD以及Experian等）。
3. 临床医学与监管部门 (Clinical, Medical and Regulatory)
该部门主要服务于医药临床和监管相关需求，其核心职能包括：
• 支持医疗服务提供者的互动，确保数据沟通顺畅；
• 协助制定并实施FDA监管策略，满足严格的法规要求；
• 收集和分析药物有效性数据，为新药研发提供科学依据；
• 支持新产品开发，满足临床数据需求。
面试流程
进入诺和诺德数据科学团队的选拔流程严谨而全面，主要分为以下几个阶段：
1. 初筛（HR电话面试）
在初筛阶段，面试官主要关注候选人与公司文化的契合度、沟通能力以及未来职业规划。求职者需提前熟悉诺和诺德的公司使命、近期突破性发展（如GLP-1药物的成功）以及个人对医疗行业的认识，为后续技术面试打下良好基础。
2. 技术面试
技术面试环节内容丰富，主要包括以下几个方面：
• 编程能力测试：
考察Python/R的应用能力、SQL复杂查询（包括窗口函数和子查询优化）以及大数据处理方案设计。
• 统计与机器学习考核：
涵盖统计假设检验与多重检验校正、实验设计与样本量计算，以及对机器学习模型可解释性（如SHAP值）的考察。对于生产与供应链岗位，还会涉及时间序列分析。
• 案例分析：
-研发岗位：重点围绕分子性质预测和临床试验设计展开；
-商业岗位：考察营销效果评估及客户细分分析能力；
-临床岗位：侧重于真实世界数据分析和患者依从性研究。
3. 项目展示（针对研发岗位）
在此阶段，候选人需要通过学术论文讲解或过往项目复现展示自身实力。面试官会重点关注方法创新性及其在实际应用中的价值。
4. 终面（团队匹配与行为面试）
终面侧重评估候选人的跨职能沟通能力、项目管理经验以及对医疗行业的理解与热情，是最终确认团队匹配度的重要环节。
技术准备重点针对诺和诺德数据科学岗位，求职者在技术准备上需特别关注以下几方面：
1. 编程技能
• Python：需熟练掌握pandas、numpy以及scikit-learn等工具；
• R语言：熟悉统计分析包及生物信息学工具；
• SQL：能够编写复杂查询并优化数据获取；
• 可视化工具：如Tableau、Snowflake等工具也需有所涉猎。
2. 领域知识
• 具备制药行业基础知识，熟悉FDA/EMA药物审批流程；
• 理解临床试验设计原理；
• 熟知医疗数据隐私法规，如HIPAA和GDPR。
3. 分析工具
• 统计软件：掌握SAS、STATA等工具；
• 建模平台：熟练使用Dataiku等工具；
• 可视化工具：如Tableau、Qliksense；
• 云平台：了解Azure或AWS平台的应用。
薪酬福利
诺和诺德为数据科学岗位提供具有竞争力的薪酬和完善的福利制度，薪资结构主要包括基础工资、年度奖金（约10%）以及养老金计划。以美国办公室为例，薪资水平大致如下：
▲ 初级数据科学家：年薪在90,000至120,000美元之间；
▲ 高级数据科学家：年薪在120,000至180,000美元之间；
▲ 管理岗位：年薪在150,000至220,000美元之间。
此外，公司还提供混合办公模式、完善的医疗保险、带薪休假（起始25天）、职业发展培训、导师计划以及健康计划（如健身房和心理咨询服务）。
企业文化
1. 创新与严谨
• 鼓励技术创新，但同时要求符合医药行业严格的规范；
• 强调数据质量和研究可重复性；
• 跨部门协作已成为日常工作的重要组成部分。
2. 全球化团队环境
• 拥有多元文化背景的团队成员；
• 具备较强跨文化沟通能力的求职者更易融入团队。
3. 职业发展支持
• 提供内部轮岗机会，助力个人多维度成长；
• 建立了完善的技术培训平台；
• 鼓励参与国际会议和支持学术发表，为专业能力提升提供广阔空间。
求职建议
对于期望加入诺和诺德数据科学团队的求职者，以下建议将有助于提升求职成功率：
1. 简历准备
• 突出与制药行业相关的项目经验；
• 强调对数据隐私保护的认知；
• 展示跨职能协作经验；
• 列明相关技术认证或培训经历。
2. 面试准备
• 熟悉诺和诺德的主要产品线与公司发展动态；
• 准备医疗数据分析相关案例；
• 复习临床统计基础知识；
• 练习跨文化沟通技巧，以应对多元化面试官的提问。
3. 长期发展
• 积极参与医疗相关的Kaggle竞赛，提升实战经验；
• 关注生物统计和机器学习前沿进展，不断更新知识储备；
• 积极构建制药行业的人脉网络，为职业发展积累资源。
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